Thèse soutenue par Stéphanie UK le 29 Janvier 2021
Directrice de thèse: Christine CHAPPARD
Résumé
De nos jours, les modalités utilisant des rayons X jouent un rôle essentiel dans le diagnostic des pathologies rhumatismales en particulier l’arthrose. Cette modalité permet une bonne visualisation de la structure osseuse essentielle dans ce domaine. En chirurgie orthopédique, la radiographie garde un rôle essentiel avant, pendant et après la chirurgie, la fluoroscopie X basée sur des systèmes mobiles étant adaptée à cet environnement pour aider le geste opératoire. Ces modalités peuvent générer soit des images bidimensionnelles (2D) comme en radiographie soit des images tridimensionnelles (3D) avec le scanner basé sur le principe de la tomographie. L’approche 3D est néanmoins indispensable pour rendre compte de la complexité des structures osseuses. Des méthodes dérivées de la radiographie et plus rarement du scanner permettent de suivre quantitativement l’évolution de l’interligne articulaire. Des arceaux mobiles en forme de C (C-arm) ou de O (O-arm) sont utilisés pour la chirurgie et génèrent des images 2D rarement 3D. Néanmoins, ces appareils présentent comme inconvénient majeur le caractère irradiant qui doit être réduit pour les patients et les manipulateurs.
Dans cette thèse, nous tenterons de répondre à trois problématiques : 1) quelles sont les conditions limites pour l’obtention d’images exploitables pour la chirurgie orthopédique dans l’optique de réductions de dose, 2) quelles méthodes de reconstruction sont les plus adaptées pour l’utilisation de critères morphométriques, 3) Comment améliorer le diagnostic de pathologies ostéo-articulaires tel que la gonarthrose à partir de l’analyse d’images 3D de scanners.
Pour répondre aux deux premiers objectifs, notre démarche a été expérimentale. Une pièce anatomique de genou a été imagée tout d’abord par un prototype de C-arm couplant une source X à faisceau conique et à un capteur plan. Ce prototype a été développé par nos partenaires du projet FUI-3D4Carm avec comme but d’être intégré sur un arceau C-Arm pour obtenir d’une image 3D en peropératoire.
Nous avons testé plusieurs scénarios de diminution de dose avec 2 types d’algorithmes de reconstruction, 1) classique de type Felkamp (FDK) et 2) Itératif (SART-TV). Nous avons testé la diminution de l’ampérage (mA), du nombre de projections et de la plage angulaire sur la qualité des images. Différentes approches d’évaluation ont été abordées par une appréciation qualitative d’experts, des indicateurs numériques de qualité des images basés sur les niveaux de gris, la structure et pour finir des méthodes de segmentation.
Pour répondre à notre troisième objectif, nous avons étudié des méthodes de segmentation de l’interligne à partir d’images scanners provenant d’une étude longitudinale de patientes souffrant de gonarthrose. Pour procéder à cette quantification, une méthode de segmentation hybride a été utilisée. Elle repose sur deux méthodes de segmentation : une segmentation par classification pour sélectionner la partie osseuse, suivie d’une méthode du contour actif, nommé « Snake », pour extraire l’interligne articulaire. Nous avons pu démontrer qu’il existe des critères pour lesquels les images sont potentiellement exploitables pour la chirurgie orthopédique : i) avoir une intensité supérieure à 5mA, ii) un seuil minimum de plage angulaire de 170°, iii) un nombre de projections minimum de 200.
Puis nous avons pu également démontrer que le choix de l’algorithme de reconstruction dépend de son utilisation. En effet, l’algorithme FDK donne une meilleure visualisation de la structure osseuse et les observateurs ont tendance à le privilégier. Tandis que les images reconstruites avec l’algorithme SART-TV offrent une meilleure similarité sur des critères géométriques et permettent une segmentation plus stable.
Enfin, nous avons pu obtenir des résultats préliminaires sur la quantification de l’interligne articulaire à l’aide d’une méthode de segmentation semi-automatisée sur des patientes souffrant d’arthrose. Nous avons identifié de bons résultats de segmentation dans 60% des cas ce qui laisse supposer que cette méthode est potentiellement intéressante mais reste néanmoins à améliorer.
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